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行人检测技术综述

行人检测技术综述

苏松志1,2,李绍滋1,2,陈淑媛3,蔡国榕1,2,4,吴云东4

(1.厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005;2.厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室,福建厦门361005;

3.元智大学资讯工程系,台湾;

4.集美大学理学院,福建厦门361021)

摘 要: 行人检测是计算机视觉中的研究热点和难点,本文对2005-2011这段时间内的行人检测技术中最核心的两个问题)特征提取、分类器与定位)的研究现状进行综述.文章中首先将这些问题的处理方法分为不同的类别,将行人特征分为底层特征、基于学习的特征和混合特征,分类与定位方法分为滑动窗口法和超越滑动窗口法,并从纵横两个方向对这些方法的优缺点进行分析和比较,然后总结了构建行人检测器在实现细节上的一些经验,最后对行人检测技术的未来进行展望.

关键词: 行人检测;目标检测;智能监控;车辆辅助驾驶

中图分类号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 0372-2112(2012)04-0814-07

电子学报URL:http://www.wendangku.net/doc/4f128362aaea998fcd220e0b.html DOI:10.3969/j.issn.0372-2112.2012.04.031

A Survey on Pedestrian Detection

SU Song -zhi 1,2,LI Shao -zi 1,2,C HE N Shu -yuan 3,CAI Guo -rong 1,2,4,WU Yun -dong 4

(1.School o f Information Science and Technology ,Xiamen Universit y ,Xiame n ,Fujian 361005China ;

2.Fuj ian Key L aboratory o f the Brain -like Intellige nt Systems (Xiame n Unive rsit y ),Xiame n ,Fujian 361005,China;

3.Departme nt o f Computer Engine ering and Sc ienc e ,Yuan -Ze U ni versity,Taiwan,China ;

4.Sc hool o f Scie nce,Jimei Universit y ,Xiame n ,Fujian 361021,China)

Abstract: Pedestrian detection is an active area of research with challenge in computer vision.This study conducts a detailed

survey on state -of -the -art pedestrian detection methods from 2005to 2011,focusing on the two most important problems:feature ex -traction,the classification and localization.We divided these methods into different categories;pedes trian featu res are divided into three subcategories:low -level feature,learning -based feature and hybrid feature.On the other hand,classification and localization is also divided i nto two sub -categories:sliding window and beyond sliding window.A ccording to the taxonomy ,the pro s and cons of different approaches are discussed.Fi nally,some experiences of how to construct a robust pedestrian detector are presented and fu -ture research trends are proposed.

Key words: pedestrian detection;object detection;intelligent surveillance;driver assis tance sy s tems

1 引言

行人检测可定义为:判断输入图片(或视频帧)是否

包含行人,如果有,给出位置信息.它是车辆辅助驾

驶[1~4]、智能视频监控和人体行为分析[5,6]等应用中的

第一步,近年来也应用在航拍图像[7]、受害者营救[8]等

新兴领域中.行人兼具刚性和柔性物体的特性,外观易

受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响,使得行人检测

成为计算机视觉的研究难点与热点.

自2005年以来,行人检测技术的训练库趋于大规模化、检测精度趋于实用化、检测速度趋于实时化(2167帧每秒[9]).在这样的形势下,有必要及时地对行人检测技术的现状进行梳理.许言午等[1]从技术和原型系统这两方面总结了2001年至2006年这段时间内行人检测系统的进展.Enzweiler 等[10]和Dolla r 等[4]在公共数据集上比较了行人检测技术经典算法之间的性能差异;文献[2,3]总结了车辆辅助驾驶系统中行人感兴趣区域分割和识别技术这两方面的研究现状.这些综述文献从不同的侧面对行人检测的技术进行梳理,但缺少对不同领域下行人检测技术的共性问题进行深入剖析.

收稿日期:2010-04-07;修回日期:2011-06-30

基金项目:国家自然科学基金(No.60873179);高等学校博士学科点专项科研基金(No.20090121110032);深圳市科技计划-基础研究(No.JC200903180630A);深圳市科技研发基金-深港创新圈计划(No.ZYB200907110169A);福建省教育厅基金(No.JA10196) 第4期

2012年4月电 子 学 报ACTA ELECTRONICA SINICA Vol.40 No.4Apr. 2012

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